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Agent Skill · 研究检索

langfuse(langfuse 测试)

langfuse 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

langfuse 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 63,093。

总安装 321周安装 13GitHub Stars 公开资料未说明下载 101核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:langfuse(langfuse 测试)
来源仓库:https://github.com/efoo-team/skills
仓库路径:skills/langfuse
安装命令:
npx skills add https://github.com/efoo-team/skills --skill langfuse
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/efoo-team/skills --skill langfuse

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。

安装方式:github,安装命令:npx skills add https://github.com/efoo-team/skills --skill langfuse。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。langfuse 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/langfuse

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/efoo-team/skills --skill langfuse;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

langfuse 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/efoo-team/skills --skill langfuse。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

langfuse 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

langfuse 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

langfuse 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

langfuse 用的人多吗?

公开数据是累计安装 321 次,近一周安装 13 次,下载 101 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

langfuse 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
langfuse

langfuse 测试 · 本页

321—调用外部服务未明确未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Langfuse Observability Skill

Query Langfuse observability data via REST API to debug agent runs, analyze LLM costs, and inspect prompt versions. This skill complements the Langfuse Prompt MCP (built-in) which handles prompt CRUD — this skill covers everything else.

Prerequisites

Authentication: All API calls require HTTP Basic Auth.

  • Username: LANGFUSE_PUBLIC_KEY (e.g., pk-lf-...)
  • Password: LANGFUSE_SECRET_KEY (e.g., sk-lf-...)

Base URL: Read from .env:

grep LANGFUSE_BASE_URL .env  # e.g., http://localhost:4300

Quick connectivity check:

curl -s -u "pk-lf-...:sk-lf-..." "${LANGFUSE_BASE_URL:-http://localhost:4300}/api/public/projects" | jq '.'

Self-Hosted vs Cloud API Differences

FeatureSelf-HostedCloud
Traces (v1)✅✅
Observations (v1)✅✅
Observations (v2, cursor-based)❌ Cloud-only beta✅
Metrics (v2, aggregated analytics)❌ Limited/unsupported✅
Scores✅✅
Sessions✅✅
Prompts✅✅
Datasets✅✅
Comments✅✅
Annotation Queues✅✅
Score Configs✅✅

Always use v1 endpoints for self-hosted. V2 endpoints return NotImplementedError on local instances.

Core API Endpoints

Setup (run once per session)

# Read credentials from .env
LANGFUSE_BASE_URL=$(grep LANGFUSE_BASE_URL .env | cut -d'"' -f2)
LANGFUSE_PK=$(grep LANGFUSE_PUBLIC_KEY .env | cut -d'"' -f2)
LANGFUSE_SK=$(grep LANGFUSE_SECRET_KEY .env | cut -d'"' -f2)
AUTH="-u ${LANGFUSE_PK}:${LANGFUSE_SK}"
BASE="${LANGFUSE_BASE_URL}/api/public"

1. Traces — Agent run overviews

List traces with pagination and filters:

# Recent traces (default: 10 per page)
curl -s $AUTH "$BASE/traces?limit=10" | jq '.data[] | {id, name, timestamp, totalCost, latency, userId}'

# Filter by user, tags, time range
curl -s $AUTH "$BASE/traces?limit=10&userId=<user-id>&fromTimestamp=2026-03-20T00:00:00Z&toTimestamp=2026-03-21T23:59:59Z"

# Single trace detail (includes full input/output/metadata)
curl -s $AUTH "$BASE/traces/<trace-id>" | jq '.'

Key fields: name (agent/workflow name), input/output, metadata (agent config, instructions), totalCost, latency, observations (child IDs), scores, sessionId, userId

2. Observations — Spans, Generations, Events

# Observations for a specific trace
curl -s $AUTH "$BASE/observations?traceId=<trace-id>&limit=50" | jq '.data[] | {id, type, name, model, startTime, endTime, latency, calculatedTotalCost, usage}'

# Filter by type (SPAN, GENERATION, EVENT)
curl -s $AUTH "$BASE/observations?traceId=<trace-id>&type=GENERATION&limit=20"

# Single observation detail
curl -s $AUTH "$BASE/observations/<observation-id>" | jq '.'

Key fields: type (SPAN/GENERATION/EVENT), name, model, input/output, usage (promptTokens, completionTokens), calculatedTotalCost, latency, parentObservationId, metadata, level (DEFAULT/WARNING/ERROR)

3. Sessions — Conversation threads

# List sessions
curl -s $AUTH "$BASE/sessions?limit=20" | jq '.data[] | {id, createdAt, projectId, environment}'

# Get traces for a session (via trace filter)
curl -s $AUTH "$BASE/traces?sessionId=<session-id>&limit=20" | jq '.data[] | {id, name, timestamp, totalCost}'

4. Scores — Evaluations

# List scores
curl -s $AUTH "$BASE/scores?limit=20" | jq '.data[]'

# Score configs (templates)
curl -s $AUTH "$BASE/score-configs?limit=20" | jq '.data[]'

5. Projects

curl -s $AUTH "$BASE/projects" | jq '.data[] | {id, name, organization}'

6. Datasets & Dataset Items

# List datasets
curl -s $AUTH "$BASE/v2/datasets?limit=20" | jq '.data[]'

# Dataset items
curl -s $AUTH "$BASE/dataset-items?datasetName=<name>&limit=20" | jq '.data[]'

7. Comments

# List comments (filter by objectType: trace, observation, session, prompt)
curl -s $AUTH "$BASE/comments?limit=20" | jq '.data[]'

Common Investigation Workflows

Workflow A: Debug a failed agent run

  1. Find the trace: Search traces by time range or agent name curl -s $AUTH "$BASE/traces?limit=20" | jq '[.data[] | {id, name, timestamp, latency, totalCost, level:.metadata.level}]'
  2. Get trace detail: Inspect input/output for the failed trace curl -s $AUTH "$BASE/traces/<trace-id>" | jq '.'
  3. Find errors in observations: Look for level=WARNING or level=ERROR curl -s $AUTH "$BASE/observations?traceId=<trace-id>&limit=50" | jq '[.data[] | select(.level!= "DEFAULT") | {id, type, name, level, statusMessage, startTime}]'
  4. Inspect the failing generation: Get full model input/output curl -s $AUTH "$BASE/observations/<observation-id>" | jq '{type, name, model, input, output, usage, calculatedTotalCost, latency, statusMessage}'

Workflow B: Analyze costs and latency

  1. Cost overview: Summarize costs across recent traces curl -s $AUTH "$BASE/traces?limit=50" | jq '{totalCost: ([.data[].totalCost] | add), avgCost: ([.data[].totalCost] | add / length), avgLatency: ([.data[].latency] | add / length), traceCount:.meta.totalItems}'
  2. Per-model breakdown: Extract model costs from generations curl -s $AUTH "$BASE/observations?limit=100&type=GENERATION" | jq 'group_by(.model) | map({model:.[0].model, count: length, totalCost: (map(.calculatedTotalCost) | add), avgTokens: (map(.usage.total) | add / length)})'

Workflow C: Trace a conversation session

  1. List sessions: Find the target session curl -s $AUTH "$BASE/sessions?limit=20" | jq '.data[]'
  2. Get all traces for a session: Full conversation history curl -s $AUTH "$BASE/traces?sessionId=<session-id>&limit=50" | jq '[.data[] | {id, name, timestamp, input: (.input[0].content |.[0:100]), output: (.output.text //.output | tostring |.[0:100]), totalCost, latency}]'

Workflow D: Audit prompt versions

Use the built-in Langfuse Prompt MCP tools for prompt CRUD:

  • langfuse_listPrompts — list all prompts
  • langfuse_getPrompt — get compiled prompt with dependencies resolved
  • langfuse_getPromptUnresolved — get raw prompt with dependency tags
  • langfuse_createTextPrompt / langfuse_createChatPrompt — create new versions
  • langfuse_updatePromptLabels — manage production/staging labels

Note: The REST API GET /api/public/prompts requires a name parameter. Use MCP tools for listing.

Pagination

All v1 endpoints use page-based pagination:

  • page (starts at 1), limit (default varies, typically 10)
  • Response includes meta.totalItems and meta.totalPages
# Page through results
curl -s $AUTH "$BASE/traces?limit=50&page=1" | jq '.meta'
curl -s $AUTH "$BASE/traces?limit=50&page=2" | jq '.meta'

v2 Cloud endpoints use cursor-based pagination (not available on self-hosted).

Output Truncation

For large responses, always truncate when scanning:

# Truncate long text fields
curl -s $AUTH "$BASE/traces/<id>" | jq '{id, name, input: (.input | tostring | .[0:300]), output: (.output | tostring | .[0:300])}'

# Select only needed fields
curl -s $AUTH "$BASE/observations?traceId=<id>&limit=50" | jq '.data[] | {id, type, name, model, latency, calculatedTotalCost}'

Important Notes

  • Data freshness: New data appears within 15-30 seconds of ingestion
  • Cost fields: calculatedTotalCost on observations, totalCost on traces
  • Latency: In seconds (e.g., 21.968 = ~22 seconds)
  • Usage: Token counts with unit: "TOKENS", fields: input, output, total
  • Observation types: SPAN (workflow step), GENERATION (LLM call), EVENT (log point)
  • Metadata fields vary by agent/workflow — inspect raw data to discover available keys

References

  • Full API reference: See REFERENCE.md
  • OpenAPI spec: https://cloud.langfuse.com/generated/api/openapi.yml
  • API docs: https://api.reference.langfuse.com
  • Langfuse docs MCP (unauthenticated): https://langfuse.com/api/mcp

平台分布

Codex

31.92%
按下载量换算32

Claude

32.11%
按下载量换算32

Cursor

19.04%
按下载量换算19

Gemini CLI

8.42%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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